Process / pipelineSimulation / optimization

Байесов симулатор на опашки — Байесово оценяване на параметри, интегрирано със стохастична симулация на опашки

Байесовият симулатор на опашки комбинира байесово статистическо оценяване със стохастична симулация на опашки за моделиране на системи с чакащи линии при несигурност на параметрите. Вместо да третира коефициентите на постъпване и обслужване като фиксирани известни стойности, той поставя предварителни разпределения върху тях, актуализира ги с наблюдавани данни, за да получи апостериорни разпределения, и разпространява произтичащата несигурност на параметрите чрез многократни симулационни изпълнения, за да произведе вероятностни прогнози за метрики за производителността на системата, като дължина на опашката, време на чакане и коефициент на натоварване на обслужващото устройство.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Armero, C., & Bayarri, M. J. (1994). Bayesian prediction in M/M/1 queues. Queueing Systems, 15(1–4), 401–417. DOI: 10.1007/BF01189248
  2. Insua, D. R., Wiper, M., & Ruggeri, F. (1998). Bayesian analysis of M/Er/1 and M/H_k/1 queues. Queueing Systems, 30(3–4), 289–308. DOI: 10.1023/a:1019173206509

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Queueing Simulation — Bayesian parameter inference integrated with stochastic queueing simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/simulation/bayesian-queueing-simulation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateBayesian Queueing Simulation (Bayesian Queueing Simulation — Bayesian parameter inference integrated with stochastic queueing simulation). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/simulation/bayesian-queueing-simulation · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026